batchnormalization keras怎么调用

在Keras中使用BatchNormalization可以通过以下代码来调用：

from tensorflow.keras.layers import BatchNormalization

input_bits = Input(shape=(256,))
temp = BatchNormalization()(input_bits)

相关问题

keras.layers.normalization中没有batchnormalization

在keras.layers.normalization中没有batchnormalization。在调用keras.layers.BatchNormalization时，我们几乎不需要设定任何参数，只需要输入数据就好。而keras中提供了其他类型的归一化方法，包括Layer Normalization——横向规范化和Weight Normalization——参数规范化。此外，还可以使用GroupNormalization来实现组规范化。另外，Batch Normalization是一种在深度神经网络中激活层之前使用的数据归一化方法，它由Google在2015年提出并被广泛应用。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>

tensorflow添加 batchnormalization层

可以使用以下代码在 TensorFlow 中添加 BatchNormalization 层：

from tensorflow.keras.layers import BatchNormalization

model.add(BatchNormalization())

其中，`model` 是你的 TensorFlow 模型对象。你可以在需要添加 BatchNormalization 层的地方调用 `model.add()` 方法，并传入 `BatchNormalization()` 对象即可。